对代码中s1进行按索引排序，并将结果存储到s2； 对代码中d1进行按值排序（index为f），并将结果存储到d2。def sort_gate(): ''' 返回值: s2: 一个Series类型数据 d2: 一个DataFrame类型数据 ''' # s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据 s1 = Series([4, 3, 7, 2, 8], index=['z', 'y', 'j', 'i', 'e']) d1 = DataFrame({'e': [4, 2, 6, 1], 'f': [0, 5, 4, 2]}) #返回s2,d2

好的，可以按照如下代码实现sort_gate函数：

import pandas as pd

def sort_gate():
    s1 = pd.Series([4, 3, 7, 2, 8], index=['z', 'y', 'j', 'i', 'e'])
    d1 = pd.DataFrame({'e': [4, 2, 6, 1], 'f': [0, 5, 4, 2]})

    s2 = s1.sort_index()
    d2 = d1.sort_values(by='f')

    return s2, d2

这个函数的功能是对s1和d1进行排序，并将排序后的结果分别存储到s2和d2中。具体实现中，我们首先使用pd.Series函数创建一个名为s1的Series数组，其中包含5个整数值，对应的索引为['z', 'y', 'j', 'i', 'e']。接着，我们使用pd.DataFrame函数创建一个名为d1的DataFrame数组，其中包含两列数据，分别为e和f。接下来，我们使用s1.sort_index()将s1按索引排序，并将结果存储在名为s2的变量中。最后，我们使用d1.sort_values(by='f')将d1按值排序，其中按照f这一列进行排序，并将结果存储在名为d2的变量中。最后，我们将创建好的s2和d2返回即可。

相关问题

定义列表L1、元组T1和字典D1：L1=[1,-2,2.3,'hq']，T1=(2,4,7,'hp')，D1={1:'cat',2:'dog',3:'duck',4:'fish'}。构造序列s1，值为L1，默认索引，并将其输出；构造序列s2，值为T1，索引为a,b,c,d,并将其输出；构造序列s3，值为D1的value，索引为D1的key，并将其输出； ② 定义列表L2=[1,2,3,4,5,6,np.nan,7,8,9,10]，把列表L2转化为序列s4，去掉s4中空值后赋值为s5，对s5求和、求平均值、求最大值、求最小值；

①

s1 = pd.Series(L1)
print(s1)

s2 = pd.Series(T1, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s2)

s3 = pd.Series(D1.values(), index=D1.keys())
print(s3)

②

L2 = [1,2,3,4,5,6,np.nan,7,8,9,10]
s4 = pd.Series(L2)
s5 = s4.dropna()
print("Sum:", s5.sum())
print("Mean:", s5.mean())
print("Max:", s5.max())
print("Min:", s5.min())

在s1中删除z行，并赋值到s2； d1中删除yy列，并赋值到d2。def delete_data(): ''' 返回值: s2: 一个Series类型数据 d2: 一个DataFrame类型数据 ''' # s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据 s1 = Series([5, 2, 4, 1], index=['v', 'x', 'y', 'z']) d1=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['xx','yy','zz'])# 返回s2,d2

好的，可以按照如下代码实现delete_data函数：

import pandas as pd
import numpy as np

def delete_data():
    s1 = pd.Series([5, 2, 4, 1], index=['v', 'x', 'y', 'z'])
    d1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['xx', 'yy', 'zz'])

    s2 = s1.drop('z')
    d2 = d1.drop('yy', axis=1)

    return s2, d2

这个函数的功能是在s1和d1中删除指定的行或列，并将删除后的结果分别存储到s2和d2中。具体实现中，我们首先使用pd.Series函数创建一个名为s1的Series数组，其中包含4个整数值，对应的索引为['v', 'x', 'y', 'z']。接着，我们使用np.arange函数创建一个名为d1的DataFrame数组，其中包含3行3列的数据，列名为['xx', 'yy', 'zz']。接下来，我们使用s1.drop('z')将s1中的z行删除，并将删除后的结果存储在名为s2的变量中。最后，我们使用d1.drop('yy', axis=1)将d1中的yy列删除，并将删除后的结果存储在名为d2的变量中。需要注意的是，axis=1表示按列删除。最后，我们将创建好的s2和d2返回即可。